Инженер машинного обучения

30 участников

О чём курс

Курс Яндекс Практикума посвящён работе инженера машинного обучения от сбора данных до развёртывания ML-моделей в облаке. Вы строите ML-пайплайны, обучаете и улучшаете модели, затем переходите к разработке сервисов и работе с ними в продакшне. В ходе курса студенты создают три сервиса для портфолио.

Программа курса

Работа начинается со сбора данных и построения пайплайнов. Следующая часть посвящена обучению и улучшению моделей, включая uplift-моделирование. Программа охватывает Python и задачи машинного обучения и Data Science.

Для разработки микросервисов вы изучаете FastAPI, Docker и контейнеризацию. Темы MLOps включают MLflow, AirFlow и Yandex Cloud. Курс доводит работу с моделью до её развёртывания в облаке и использования в продакшне.

Программа обучения

  • Сбор данных и построение ML-пайплайнов
  • Обучение и улучшение моделей (uplift-моделирование)
  • Микросервисы: FastAPI, Docker, контейнеризация
  • MLOps: MLflow, AirFlow, Yandex Cloud, продакшн
Складчина создана 18 октября 2023 г. · описание обновлено 31 октября 2026 г.

Другие материалы школы 12

ЯП Яндекс Практикум Все материалы
5 075 ₽ 130 000 ₽